ubuntu16 深度学习环境配置

ubuntu16.04 安装

Vim

• 安装

  sudo apt-get install vim
  

• 配置

  vim ~/.vimrc
  # 添加内容
  " vim 配置文件，改名为 .vimrc 后移动到 home 下就可以了
  
  " 
  set smarttab
  
  " 设置tab=4空格
  set tabstop=4
  
  " 设置换行自动缩进长度为4个空格
  set shiftwidth=4
  
  " 设置tab符自动转换为空格
  set expandtab
  
  " 设置智能缩进，其他可选缩进方式：autoindent, cindent, indentexpr
  set smartindent
  
  " 显示行号
  set number
  
  " 高亮搜索
  set hlsearch
  
  " 输入搜索内容时就显示搜索结果
  set incsearch
  
  " 高亮光标所在行
  set cursorline
  
  " 美化 
  " cterm 表示为原生vim设置样式，设置为NONE表示可以自定义设置
  " ctermbg 设置终端vim的背景色 ctermfg 设置终端vim的前景色
  " guibg 和 guifg 分别是设置gvim的背景色和前景色
  "
  hi CursorLine   cterm=NONE ctermbg=black ctermfg=green guibg=None guifg=None
  
  " 高亮光标所在列
  set cursorcolumn
  " 美化
  hi CursorColumn cterm=NONE ctermbg=black ctermfg=green guibg=None guifg=None
  
  " 永久显示状态栏
  set laststatus=2
  
  " 在窗口的最上面显示当前打开文件的路径和文件名
  let &titlestring = expand("%:p")
  if &term == "screen"
    set t_ts=^[k
    set t_fs=^[\
  endif
  if &term == "screen" || &term == "xterm"
    set title
  endif
  
  " 在状态栏显示路径
  set statusline=\ %<%F[%1*%M%*%n%R%H]%=\ %y\ %0(%{&fileformat}\ %{&encoding}\%c:%l/%L%)\
  
  " 直接复制到系统粘贴版
  set clipboard=unnamed   
  

NERDTree树状显示目录

• 下载安装包：http://www.vim.org/scripts/script.php?script_id=1658
• 解压到.vim 用户目录下
  unzip /home/用户名称/Desktop/NERD_tree.zip -d ~/.vim/
• 设置快捷键：按F10启动NERDTree
  vim ~/.vimrc添加
  map :NERDTreeMirror
map :NERDTreeToggle

显卡驱动安装

• 下载相应版本的显卡驱动
  https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=cn
• 删除旧驱动

  sudo apt-get purge nvidia*
  

• 禁用自带的 nouveau nvidia 驱动

  sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf # 新建编辑文件
  # 添加如下两句
  blacklist nouveau
  options nouveau modeset=0
  # 更新一下
  sudo update-initramfs -u
  

  重启系统，查看是否禁用成功，查看命令

  lsmod | grep nouveau
  

  没有输出则禁用成功
• 安装驱动

  init 3 # 进入init 3 文本模式
  Ctrl+Alt+F1
  sudo service lightdm stop # 关闭X-Window
  cd Downloads
  sudo ./NVIDIA.run # 安装
  sudo service lightdm start # 重启X-Window
  Ctrl+Alt+F7 # 进入桌面模式
  

• 测试是否安装成功

  nvidia-smi
  

CUDA8.0+CUDNN5.1

• CUDA8.0下载
  https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive

  

• CUDA安装：

  cd Downloads # 切换到下载目录
  sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install cuda
  

• 验证CUDA是否安装成功

  nvcc -V
  

  输出cuda版本信息则安装成功

  

• CUDNN下载
  https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

  

• cudnn 配置：

  cd Downloads
  sudo tar -zxvf ./cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
  cd cuda/include
  sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include  #复制头文件
  cd ../lib64
  sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库
  cd /usr/local/cuda/lib64/
  sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5    #删除原有动态文件
  sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5  #生成软衔接
  vim ~/.bashrc # 配置环境变量
  export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin # 在最后一行添加环境变量
  source ~/.bashrc # 保存退出后更新一下配置文件
  nvcc --version # 查看 cudnn 是否安装成功 出现版本信息则安装成功
  

• CUDA 卸载

  sudo apt-get remove cuda 
  sudo apt-get autoclean
  sudo apt-get remove cuda*
  cd /usr/local/
  sudo rm -r cuda*
  sudo find / -name cuda* # 查找系统中还存在cuda-9.1的地方
  依次删除查找到CUDA残留的文件
  # 再次执行
  sudo apt-get remove cuda 
  sudo apt-get autoclean
  sudo apt-get remove cuda* 
  # 卸载完成
  

Anaconda

• 下载 anaconda
  https://www.anaconda.com/download/#linux
• 安装

  cd Downloads
  sh Anaconda2-2018.12-Linux-x86_64.sh # 一路回车确认
  source ~/.bashrc
  

pytorch

pytorch==0.4.1
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

conda install pytorch=0.4.1 cuda80 -c pytorch

tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu==1.2.1

CUDA8.0 貌似最高仅支持 tensorflow1.4, 不要装太高版本的 tensorflow

keras

pip install keras

开启SSH服务远程登录

可以让其他电脑 SSH 远程登陆该服务器

• 查看当前的ubuntu是否安装了ssh-server

  dpkg -l | grep ssh
  

• 安装ssh-server服务

  sudo apt-get install openssh-server
  

• 再次查看是否安装了ssh-server

   dpkg -l | grep ssh
  

  输出中带有 openssh-server即代表安装成功

  

• 确认ssh-server是否启动

  ps -e | grep ssh
  

  

  看到sshd那说明ssh-server已经启动, 没有启动则输入开启命令

  sudo /etc/init.d/ssh start
  

• 文件配置

  sudo vim /etc/ssh/sshd_config
  

  

  将第28行的PermitRootLogin prohibit-password注释掉, 添加PermitRootLogin yes, 在第25行的Port 22出可以改变端口号
• 关闭防火墙

  ufw disable
  

• 验证是否配置成功

  ifconfig # 查看 IP
  

  

  inet addr 后面的即为 IP 地址, 远程连接验证:

  ssh [email protected]
  

  第一次连接输入yes, 跳到输入密码界面即为成功

内网穿透
ngrok